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另外網站蚱蜢也說明：草蜢，又名蚱蜢，即錐尾亞目（學名：Caelifera）昆蟲的通稱，在中國北方也稱蛨（螞）蚱，古稱虴蛨。是蝗蟲和螽斯共有的俗稱，但一般多指蝗蟲而言。
這兩本書分別來自聯合文學 和聯合文學所出版 。
國立中山大學 資訊工程學系研究所 江明朝所指導 陳俊騰的 基於搜尋經濟學演算法的特徵選擇應用於捷運乘客人流預測 （2021），提出蚱蜢關鍵因素是什麼，來自於搜尋經濟學演算法、超啟發式演算法、特徵選擇、智慧運輸系統、類神經網路。
而第二篇論文國立中山大學 應用數學系研究所 郭美惠所指導 畢紘愷的 基於經驗關聯結構之獨立成分分析 （2021），提出因為有 獨立成分分析、關聯結構、峰度、偏態、蚱蜢優化演算法、雞尾酒會問題、盲像分離的重點而找出了 蚱蜢的解答。
最後網站螳螂、蟋蟀、蜥蜴，這些昆蟲和爬蟲類的台語怎麼講？ - 關鍵評論則補充：「阿蝗蟲咧？」 「蝗蟲就是蚱蜢就是ㄘㄠㄇㄝㄚˋ」（ts'ao mieh a） 「喔，阿餒喔，謝謝謝謝 ...
川端康成掌中小說集2 掌の小説
為了解決蚱蜢 的問題，作者川端康成 這樣論述：
魔術師之花──了解川端文學必讀之作 《掌中小說》是川端康成的極短篇小說合集，從他的青年時代，一直創作到晚年，計有一百二十多篇作品。本書分為1、2冊，共收錄一百一十四篇。這些小說篇幅精鍊，構思精巧，點到為止卻韻味深長。彷彿一張張素描，將人們的生老病死、內心世界逐一定格，望見那些愛戀、幸福、幻想、痛苦與絕望的瞬間。 研究川端文學的學者長谷川泉說：「打開川端文學之門的鑰匙，不是《伊豆的舞孃》，而是《掌中小說》。」川端的文學成就，是先經過掌中小說的奠基、醞釀、發酵而成。極短篇小說的創作要求，也比短篇小說更嚴格，川端在有限的篇幅裡，創造出題材豐富，形式多元的作品，猶如掌中的萬花筒，見其深
厚的功力。 川端康成：「我的著作中，最懷念、最喜歡，現在還想送許多人的，其實是這些掌中小說。這些作品大半是二十幾歲寫的。許多文學家年輕時寫詩，我則是寫掌中小說代替寫詩。」
蚱蜢進入發燒排行的影片
基於搜尋經濟學演算法的特徵選擇應用於捷運乘客人流預測
為了解決蚱蜢 的問題，作者陳俊騰 這樣論述：
現代都市中，大眾運輸系統是不可或缺的一部分，而捷運因多數建設於地底或高架，能夠有效紓解路面交通的壓力。因此在交通流量較大的城市中，捷運可提供快速且便利的交通服務，成為了多數民眾搭乘首選。然而捷運在尖峰時刻或特殊節慶時湧入了大量旅客，為了提升車輛的調度與反應時間，一個有效的人流預測系統是必須的。本論文採用了近年來提出的一個超啟發式演算法，搜尋經濟學演算法 (SeachEconomics, SE)，結合特徵選擇 (Feature Selection) 與類神經網路 (Neural Network)，建立一個有效且準確的乘客人流預測模型。演算法首先以模擬投資者投資於經濟市場的方式，將解空間劃分成一
定數量的區域。接著對各區域內的商品與各區域的期望值進行評估，將有限的資源投放到具有較高潛力的區域，以獲得最大的報酬。透過搜索空間的劃分，演算法將搜尋空間中較有潛力的區域，進而使演算法能夠更有效地找到較好的解。為了驗證本論文所提出的方法應用於捷運人流預測的效能，本論文以臺北捷運歷史人流與氣象資料為資料集，並針對資料集進行特徵選擇後建立預測模型。模擬結果顯示，相較於其他四種以超啟發式演算法為基礎的特徵選擇方法，所提出的演算法能夠使用較少的特徵建立出擁有較低誤差且穩定的預測模型。
川端康成掌中小說集1 掌の小説
為了解決蚱蜢 的問題，作者川端康成 這樣論述：
魔術師之花──了解川端文學必讀之作 《掌中小說》是川端康成的極短篇小說合集，從他的青年時代，一直創作到晚年，計有一百二十多篇作品。本書分為1、2冊，共收錄一百一十四篇。這些小說篇幅精鍊，構思精巧，點到為止卻韻味深長。彷彿一張張素描，將人們的生老病死、內心世界逐一定格，望見那些愛戀、幸福、幻想、痛苦與絕望的瞬間。 研究川端文學的學者長谷川泉說：「打開川端文學之門的鑰匙，不是《伊豆的舞孃》，而是《掌中小說》。」川端的文學成就，是先經過掌中小說的奠基、醞釀、發酵而成。極短篇小說的創作要求，也比短篇小說更嚴格，川端在有限的篇幅裡，創造出題材豐富，形式多元的作品，猶如掌中的萬花筒，見其深
厚的功力。 川端康成：「我的著作中，最懷念、最喜歡，現在還想送許多人的，其實是這些掌中小說。這些作品大半是二十幾歲寫的。許多文學家年輕時寫詩，我則是寫掌中小說代替寫詩。」
基於經驗關聯結構之獨立成分分析
為了解決蚱蜢 的問題，作者畢紘愷 這樣論述：
獨立成分分析(ICA)是資料分析中一個重要的非監督式學習之統計方法，並已被廣泛地應用於不同領域中。獨立成分分析的主要目標是找到一個轉換以從觀察變量還原出潛藏於其中的獨立變量。雖然一些著名的演算法隱含源分布為對稱的假設，然而此假設在一般真實資料中不普遍成立。一些研究更進一步指出這些著名的演算法，在源分布峰度接近高斯分布而偏斜時，無法適當地將源訊號還原。本研究基於資料的經驗關聯結構，提出一個無母數的獨立成分分析方法 (ECOPICA)。不同於部分著名的算法，此方法無須對於源分布進行任何假設。粗略地說，我們是利用經驗關聯結構與均勻關聯結構之間的距離，相對於最大關聯結構與均勻關聯結構之間的距離來衡量
相依性；並使用蚱蜢優化演算法來最小化此相依性。我們的模擬與實證分析顯示，與其他著名的獨立成分析方法相比， ECOPICA 在不同形狀的源分布假設下皆有很好的表現。特別是當源分布偏斜且峰度接近高斯分布時，ECOPICA 的表現顯著優於其他知名的模型。為了提升實作效率，我們採用了小批量技巧顯著降低運算複雜度，並以高性能 C++ 平行算法實作。最後，我們提出一基於梯度的優化想法作為未來研究的展望。